1. 优化Python代码本身
cProfile（内置工具，生成性能报告）、line_profiler（逐行分析函数耗时）、memory_profiler（监控内存使用）等工具，识别代码中的慢函数、高频调用或内存泄漏点。例如，python3 -m cProfile -o profile.out script.py生成报告后，用python3 -m pstats profile.out查看详细统计。set）进行成员资格测试（时间复杂度O(1)），而非列表（O(n)）；处理大规模数据时，用生成器表达式（(x*x for x in range(1000))）替代列表推导式（[x*x for x in range(1000)]），减少内存占用；数值计算优先使用NumPy的向量化操作（如np.dot(a, b)），避免Python循环的低效。expensive_calculation()移出循环）；使用内置函数（如sum()、map()）替代自定义循环（内置函数用C实现，速度更快）；减少模块和函数属性访问（如用from module import func替代module.func），降低查找开销。asyncio（异步IO）或ThreadPoolExecutor（多线程）实现并行；CPU密集型任务（如数值计算）用multiprocessing（多进程）绕过GIL限制。例如，asyncio.run(main())可并发执行多个IO任务，ThreadPoolExecutor(max_workers=4).map(process_data, data_list)可并行处理数据。2. 优化Python环境配置
--enable-optimizations编译选项提升执行速度）。在Debian上可通过sudo apt update && sudo apt install build-essential libssl-dev libffi-dev zlib1g-dev安装依赖，下载Python源码（如wget https://www.python.org/ftp/python/3.12.0/Python-3.12.0.tgz），编译时添加./configure --enable-optimizations && make altinstall启用优化。python3 -m venv myenv创建虚拟环境，source myenv/bin/activate激活后安装项目依赖（pip install package_name），避免全局包版本冲突导致的性能问题或兼容性问题。pip install --no-compile禁用字节码编译（节省编译时间）；用uv（Rust编写的pip替代工具）替代pip，支持并行下载和默认禁用字节码编译，提升包安装速度。3. 使用高性能工具与扩展
.pyx文件），通过setup.py编译为C扩展（python3 setup.py build_ext --inplace），提升执行速度（可接近C语言性能）。例如，my_module.pyx中的def my_function(int a, int b): return a + b可编译为C扩展。sudo apt install pypy3安装，直接运行脚本（pypy3 script.py）即可享受加速。import numpy as np; a = np.array([1,2,3]); b = np.array([4,5,6]); c = a + b比原生列表相加更快。4. 系统级优化
ulimit -n 4096增加文件描述符限制（默认1024可能不足），避免高并发时出现“Too many open files”错误；调整内核参数（如sysctl -w net.core.somaxconn=1024提升TCP连接队列长度），优化网络性能。